В мире больших языковых моделей (LLMs) скорость — единственная важная характеристика после того, как решена проблема точности. Для человека ожидание 1 секунды для получения результата поиска — это нормально. Но для ИИ-агента, выполняющего 10 последовательных поисков для решения сложной задачи, задержка в 1 секунду на каждый поиск создаёт 10-секундное отставание. Эта задержка убивает пользовательский опыт.
Почему задержка — враг RAG
При создании приложения RAG (Retrieval-Augmented Generation) система работает по циклу: пользователь задаёт вопрос, система ищет в интернете контекст, а LLM обрабатывает этот контекст. Если поиск занимает от 700 мс до 1000 мс, общее время до первого токена становится замедленным.
Exa Instant обеспечивает результаты с задержкой от 100 мс до 200 мс. В тестах, проведённых в регионе us-west-1 (Северная Калифорния), сетевая задержка составила примерно 50 мс. Такая скорость позволяет агентам выполнять несколько поисков в рамках одного «мыслительного» процесса, не вызывая у пользователя ощущения задержки.
Больше никакого «обёртывания» Google
Большинство доступных сегодня поисковых API — это «обёртки». Они отправляют запрос в традиционную поисковую систему, такую как Google или Bing, извлекают результаты и отправляют их обратно. Это добавляет дополнительные накладные расходы.
Exa Instant работает иначе. Он построен на собственном, сквозном стеке нейронного поиска и извлечения. Вместо сопоставления ключевых слов Exa использует вложения (embeddings) и трансформеры для понимания смысла запроса. Этот нейронный подход обеспечивает релевантность результатов намерению ИИ, а не только конкретным используемым словам.
Тестирование скорости
Команда Exa сравнила Exa Instant с другими популярными вариантами, такими как Tavily Ultra Fast и Brave. Чтобы убедиться, что тесты были честными и избегали «кэшированных» результатов, команда использовала набор данных запросов SealQA. Они также добавили случайные слова, сгенерированные GPT-5, к каждому запросу, чтобы заставить движок каждый раз выполнять новый поиск.
Результаты показали, что Exa Instant в 15 раз быстрее конкурентов. Хотя Exa предлагает другие модели, такие как Exa Fast и Exa Auto, для более качественного рассуждения, Exa Instant — это явный выбор для приложений в реальном времени, где важна каждая миллисекунда.
Цены и интеграция с разработчиками
Переход на Exa Instant прост. API доступен через платформу dashboard.exa.ai.
- Стоимость: Exa Instant стоит 5 долларов за 1000 запросов.
- Ёмкость: ищет тот же массивный индекс сети, что и более мощные модели Exa.
- Точность: хотя и разработана для скорости, она сохраняет высокую релевантность. Для специализированного поиска сущностей продукт Exa Websets остаётся золотым стандартом, доказывая, что он в 20 раз более точен, чем Google для сложных запросов.
API возвращает чистый контент, готовый для LLM, устраняя необходимость для разработчиков писать собственные скрипты для очистки HTML-кода.
Ключевые выводы
- Задержка менее 200 мс для агентов в реальном времени: Exa Instant оптимизирован для «агентских» рабочих процессов, где скорость является узким местом. Обеспечивая результаты менее чем за 200 мс (и сетевую задержку всего 50 мс), он позволяет ИИ-агентам выполнять многошаговые рассуждения и параллельные поиски без задержек, связанных с традиционными поисковыми системами.
- Проприетарный нейронный стек против «обёрток»: в отличие от многих поисковых API, которые просто «обёртывают» Google или Bing (добавляя более 700 мс накладных расходов), Exa Instant построен на собственном сквозном нейронном поисковике. Он использует собственную архитектуру на основе трансформеров для индексации и извлечения веб-данных, предлагая производительность до 15 раз выше, чем у существующих альтернатив, таких как Tavily или Brave.
- Экономически эффективное масштабирование: модель разработана так, чтобы сделать поиск «примитивом», а не дорогостоящей роскошью. Она стоит 5 долларов за 1000 запросов, что позволяет разработчикам интегрировать веб-поиск в реальном времени на каждом этапе мыслительного процесса агента без ущерба для бюджета.
- Семантическое намерение важнее ключевых слов: Exa Instant использует вложения для определения «смысла» запроса, а не точных совпадений слов. Это особенно эффективно для приложений RAG (Retrieval-Augmented Generation), где поиск «достойного ссылки» контента, соответствующего контексту LLM, более ценен, чем простые совпадения по ключевым словам.
- Оптимизирован для потребления LLM: API предоставляет не только URL-адреса; он предлагает чистый, проанализированный HTML, Markdown и выделения с минимальным количеством токенов. Это снижает необходимость в скриптах для очистки и минимизирует количество токенов, которые LLM необходимо обработать, дополнительно ускоряя весь процесс.
Подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram.
1. Какие проблемы решает Exa Instant в контексте использования больших языковых моделей (LLMs)?
Exa Instant решает проблему задержки в работе ИИ-агентов, которые выполняют последовательные поиски для решения сложных задач. Традиционные поисковые системы создают задержки в несколько секунд, что может негативно сказаться на пользовательском опыте. Exa Instant обеспечивает результаты с задержкой от 100 мс до 200 мс, что позволяет агентам выполнять несколько поисков в рамках одного «мыслительного» процесса без ощущения задержки у пользователя.
2. Почему использование традиционных поисковых систем в виде «обёрток» может быть неэффективным для ИИ-приложений?
Использование традиционных поисковых систем в виде «обёрток» может быть неэффективным для ИИ-приложений, потому что они добавляют дополнительные накладные расходы. Exa Instant работает иначе: он построен на собственном, сквозном стеке нейронного поиска и извлечения. Это позволяет ему обеспечивать релевантность результатов намерению ИИ, а не только конкретным используемым словам.
3. Какие преимущества предлагает Exa Instant по сравнению с другими популярными поисковыми API?
Exa Instant предлагает несколько преимуществ по сравнению с другими популярными поисковыми API. Во-первых, он обеспечивает более высокую скорость работы — в 15 раз быстрее конкурентов. Во-вторых, он использует собственную архитектуру на основе трансформеров для индексации и извлечения веб-данных, что обеспечивает более релевантные результаты. В-третьих, он предлагает экономически эффективное масштабирование, стоя всего 5 долларов за 1000 запросов.
4. Какие ключевые выводы можно сделать о преимуществах Exa Instant для разработчиков и пользователей?
Ключевые выводы о преимуществах Exa Instant для разработчиков и пользователей включают:
* Exa Instant оптимизирован для «агентских» рабочих процессов, где скорость является узким местом.
* Он использует проприетарный нейронный стек вместо «обёрток» традиционных поисковых систем.
* Модель разработана так, чтобы сделать поиск экономически эффективным и масштабируемым.
* Exa Instant использует семантическое намерение вместо точных совпадений слов, что обеспечивает более релевантные результаты.
* API предоставляет чистый, проанализированный контент, готовый для LLM, что снижает необходимость в скриптах для очистки и минимизирует количество токенов, которые LLM необходимо обработать.
5. Какова стоимость использования Exa Instant и какие возможности это предоставляет разработчикам?
Стоимость использования Exa Instant составляет 5 долларов за 1000 запросов. Это позволяет разработчикам интегрировать веб-поиск в реальном времени на каждом этапе мыслительного процесса агента без ущерба для бюджета.